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Contexte Aperçu Interp. sémantique Degré de relation Évaluation Ccl.
Traitement de l'hétérogénéité sémantique dans lesinteractions humain-agent et agent-agent
Laurent Mazuel
Direction : Amal El Fallah SeghrouchniEncadrement : Nicolas Sabouret
Soutenance de thèse, 21 novembre 2008
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Communication
Deux intervenants
Échangent des messages
Chaque intervenant utilise ses propres connaissances⇒ son modèle de représentation des connaissances (MRC)
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Hétérogénéité sémantique
Hétérogénéité sémantique = diérences des MRC
Concepts présents dans les deux, sous forme diérentes⇒voiture - automobile, avion - appareil, etc.
Concepts proches dans les deux⇒crayon - stylo, oreiller - traversin, etc.
Concepts reliés, mais non équivalents⇒wi - ethernet, pomme - tomate
Concepts absents de l'un des deux MRC !
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Exemple de problème
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Plan
1 Contexte
2 Aperçu de notre approche
3 Interprétation sémantique indépendante du type d'interaction
4 Degré de relation sémantique
5 Évaluation
6 Conclusion & Perspectives
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Plan
1 Contexte
2 Aperçu de notre approche
3 Interprétation sémantique indépendante du type d'interaction
4 Degré de relation sémantique
5 Évaluation
6 Conclusion & Perspectives
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Mesures sémantiques
Comment modéliser les connaissances ?
Modèle arborescent
Hiérarchie de subsomption
Modèle à base de graphe
Réseau sémantique : hiérarchie + part-of
Modèle SKOS [Miles05] : hiérarchie + related
Modèle logique
Modèle OWL [Smith04] : hiérarchie + DL
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Mesures sémantiques
Mesure sémantique
Mesure sémantique :
Calcule un score de lien sémantique entre deux concepts dénis
dans le même MRC
1 Similarité [Budanitsky06] :⇒attributs uniquement (e.g. moto-voiture)
2 Degré de relation [Hirst&St-Onge98] :⇒plus général, (e.g. moto-voiture, mais aussi essence-voiture)
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Mesures sémantiques
Application des mesures sur les modèles de connaissances
Modèles hiérarchiques
Mesures de similarité :⇒ [Resnik95],[Jiang&Conrath97],[Lin98], etc...
Problème très bien étudié sur les arbres
Modèles à base de graphe
Une seule mesure existante [Hirst&StOnge98] ! !⇒ loin du niveau d'étude de la similarité
Le chemin entre deux n÷uds n'est plus unique !⇒ beaucoup de chemins
Le type d'arêtes n'est plus unique !⇒ diérents types de relations
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Mesures sémantiques
Pourquoi utiliser les relations : un exemple simple
Distance sémantique hiérarchique :
dist(carre,cube)≡ dist(triangle,cube)≡ dist(cercle,cube)
? prendre(cube, rouge) ?
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Mesures sémantiques
Dans les systèmes d'interactions
Interaction homme/machine
Tous utilisent explicitement des MRC
Mesures hiérarchiques, Corese [Corby04], Cederic [Eliasson07]⇒ le besoin de relation se retrouve dans les travaux récents
[Gandon08] [Lamolle08]
Interaction agent/agent
Pas de mesure sémantique [Laera07] [Sansonnet05]⇒ Recherche d'un alignement entre les ontologies. Maisl'alignement peut être fourni avec un score de qualité.
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Interprétation sémantique dans les systèmes d'interactions
Interprétation sémantique
Principe
Envoie de requête d'un humain/agent émetteur
Interprétation par l'agent récepteur suivant son MRC
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Interprétation sémantique dans les systèmes d'interactions
Interaction homme-machine
2 grands types d'approches
Systèmes à base de règles [Sadek97]⇒ une phrase est modélisée grâce à un ensemble de règles
Systèmes par appariement statique [Paraiso05]⇒ une phrase est appariée aux capacités prédénies dusystème
Questions :
Règles⇒ Besoin d'anticiper toutes les formulations de l'utilisateur !
Appariement statique⇒ Besoin d'anticiper toutes les actions possibles dans tous lesétats possibles !
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Interprétation sémantique dans les systèmes d'interactions
Interaction agent-agent
Essentiellement focalisée sur la construction d'un alignement
Approche par négociation sémantique[vanDiggelen06] [Morge07]
Approche par optimisation d'alignement[Laera07] [Atencia07]
Questions :
L'alignement est une étape
Certains concepts n'ont pas forcément d'équivalentse.g. couleur, pourrait n'exister que pour certains agents⇒ alignement insusant pour l'interprétation sémantique
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Interprétation sémantique dans les systèmes d'interactions
Notre contexte de travail
Le problème que nous étudions :
L'interprétation des commandes sémantiquement hétérogènes :
Mesure sémantique relationnelleGestion dynamique de la qualité d'appariementrequête/capacité
Noyau indépendant de l'interaction :⇒application humain/agent et agent/agent
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Plan
1 Contexte
2 Aperçu de notre approche
3 Interprétation sémantique indépendante du type d'interaction
4 Degré de relation sémantique
5 Évaluation
6 Conclusion & Perspectives
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Aperçu
Agent et capacités
Nos hypothèses de travail
Les messages sont des commandes
L'intervenant qui reçoit les commandes est unagent informatique :
Représentation explicite du monde (i.e. MRC)Communication avec des agents et/ou humains
Capacité d'un agent informatique
Une action que peut eectuer l'agent à l'instant courant
e.g. prendre la chaise , réserver un billet pour Paris le11/12/08 vers 11H , etc.
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Aperçu
Capacité
Agent VDL [Sabouret00]
Modèle d'action précondition/eet
Chaque eet réel d'une action A possède un paramétrage :
Qui valide les préconditionsQui déni l'eet
Ce paramétrage est une capacité de l'agent
Exemple
Action prendre(x) ⇒ capacités prendre(table), prendre(sac), etc.
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Aperçu
Appariement des capacités avec le MRC
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Aperçu
Appariement des commandes avec le MRC
Ancrage des commandes
Possibilité de perte d'informations
Possibilité d'approximation
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Aperçu
Situation nale
Quelle(s) capacité(s) plus proche(s) de la commande ?⇒ utilisation de mesures sémantiques
Que faire si plusieurs capacités sont équivalentes ? Si la perted'informations crée des doutes/ambiguïtés ?⇒ interprétation sémantique par appariement
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Plan
1 Contexte
2 Aperçu de notre approche
3 Interprétation sémantique indépendante du type d'interaction
4 Degré de relation sémantique
5 Évaluation
6 Conclusion & Perspectives
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Architecture
Architecture générale
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Génération de capacités
Appariement des capacités
Vocabulaire
Areq, arbre requête, Acap arbre capacité
Ω(Areq,Acap) : ensemble des appariements entre Areq et Acap
semONT (x ,y) : distance sémantique dans le MRC
app(Areq,Acap) =
maxS∈Ω(Areq ,Acap)
(∑
x :y∈SsemONT (x ,y)
)|Areq|
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Génération de capacités
Sélection des meilleurs capacités
Capacités générées à l'instant courant
E : l'ensemble des capacités possibles
F : l'ensemble des capacités impossibles
Meilleur score d'appariement
pE : le meilleur score d'appariement entre Areq et une capacitépossible de E
pF : symétriquement sur F
pE = maxe ′∈E
app(Areq,e′)
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Génération de capacités
Sélection des meilleurs capacités - 2
Capacités ltrées
E (Areq) : sous-ensemble de E de score pE ± ε sur Areq
F (Areq) : sous-ensemble de F de score pF ± ε sur Areq
E (Areq) = e ∈ E |app(Areq,e)≥ pE − ε
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Stratégie de réponse
Choix du type de réponses
Critères de choix
Seuils : pmin et pmax
Cardinalité :|E (Areq)| et |F (Areq)|Valeurs : pE and pF
Cas du ou
Situation pmax ≤ pE et pF ≤ pE
Choix :
Si |E (SB)|> 1 ⇒ clarify
Sinon ⇒ agree
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Stratégie de réponse
Exemple
Exemple de requête
Pose le cercle dans la ligne du bas
Capacités :
E : 7 cases libres
F : 2 cases occupées
Capacités ltrées :
E (Areq) :
poser, bas, droite , poser, bas, centre
F (Areq) : poser, bas, gauche
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Stratégie de réponse
Exemple
Exemple de requête
Pose le cercle dans la ligne du bas
Score :
pE = 2/3, E (Areq) = 2
pF = 2/3, F (Areq) = 1
Performatif :
clarify
poser, bas, droite , poser, bas, centre
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Stratégie de réponse
Exemple
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Plan
1 Contexte
2 Aperçu de notre approche
3 Interprétation sémantique indépendante du type d'interaction
4 Degré de relation sémantique
5 Évaluation
6 Conclusion & Perspectives
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Problématique
Taxonomie augmentée
Principe
Basée sur une hiérarchie de subsomption (unique et connexe)
Acceptant des relations non-hiérarchiques (méronymie, etc.)
e.g. le modèle SKOS [Miles05], tel que la relation related estspécialisée pour les relations non-hiérarchiques
Plus formellement, O = 〈C ,LH ,R,LR〉 :C : classes
LH ∈ C ×C : relations hiérarchiques
R : labels des relations non-hiérarchiques (e.g. part-of, etc.)
LR ∈ C ×R×C : relations non-hiérarchiques
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Présentation de la mesure
Chemin sémantiquement correct
Chemin sémantiquement correct
Introduit par [Hirst&St-Onge98]
Toujours utilisé : [Aleksovski06], [Hollink06]
Trop de chemins possibles dans un graphe, certains sontincorrects sémantiquement
⇒ensemble de patterns basé sur les types d'arêtes
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Présentation de la mesure
Chemin de type unique : hiérarchie
Chemin de type unique (CTU)
Chemin avec uniquement un seul type d'arêtes
CTU hiérarchique
Approche par théorie de l'information [Resnik95]
Chaque n÷ud a un poids :⇒ la fonction Information Content : IC (x) [Resnik95, Seco04]
Version pondération des arêtes [Jiang&Conrath97] :
W (pathX∈isa,include(x ,y)) = |IC (x)− IC (y)|
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Présentation de la mesure
Chemin de type unique : non-hiérarchique
Chemin non-hiérarchique
W (pathX (x ,y)) = TCX ×(|pathX (c1,c2)||pathX (c1,c2)|+1
)
Motivation
TCX : borne la valeur[0,TCX ]n
n+1 : le poids ajoutédiminue avec la longueur
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Présentation de la mesure
Distance nale
Poids d'un chemin mixte (CTM)
La fonction T (path(x ,y)) décompose de manière minimale unCTM en CTU
W (path(x ,y)) = ∑p∈T (path(x ,y))
W (p)
Distance nale
Fonction HSO(p) est vraie ssi p est valide selon les patternsde [HSO98].
dist(c1,c2) = minp∈π(c1,c2)|HSO(p)=vraie
W (p)
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Exemple
Exemple
Calcul de distance entre jeep et airplane
CTU
jeep,car : relation is-a
car ,hood : relation has-part
hood ,airplane : relation part-of
Valeurs indicatives
IC (jeep) = 1,0
IC (car) = 0,68
TCpart-of = 0,4
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Exemple
Exemple - 2
Poids des CTU
jeep,car : |1,0−0,68|= 0,32
car ,hood : 0,4× 11+1 = 0,2
hood ,airplane : 0,4× 11+1 = 0,2
Poids des 2 CTM HSO-corrects
CTM jeep,car ,hood ,airplane⇒W (jeep,car ,hood ,airplane) = 0,32+0,2+0,2 = 0,72
Poids du CTM hiérarchique⇒W (jeep,wheeled -vehicle,airplane) = 0,79
Distance nale
dist(jeep,airplane) = min(0,72;0,79) = 0,72
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Évaluation
Évaluation
KR : WordNet 3.0, IC [Seco04], part-of uniquement
Test : [Miller&Charles91], [Finkelstein01] ⇒ WS-353
M&C : 30 couples, similarité (e.g. magician-wizard)WS-353 : 353 couples, relationnels (e.g. computer-keyboard)
CorrélationMesures M&C WS-353
Rada 0.638 0.249Resnik 0.804 0.375Lin 0.836 0.377
Jiang & Conrath 0.880 0.362
Hirst & St-Onge 0.847 0.380Notre mesure, TCpart−of = 0.4 0.902 0.400
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Évaluation
Étude de TCX avec [M&C91] & WS-353
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Plan
1 Contexte
2 Aperçu de notre approche
3 Interprétation sémantique indépendante du type d'interaction
4 Degré de relation sémantique
5 Évaluation
6 Conclusion & Perspectives
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Présentation
Présentation des évaluations
2 évaluations :
Une évaluation humain/agent⇒ TAL et utilisateurs humains
Une évaluation agent/agent⇒ protocole automatique, modélisation d'agents etd'ontologies
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Cadre humain-agent
Objectif de l'évaluation
Objectif
Tester le noyau d'interprétation sémantique :
Sélection des capacitésGestion de réponses
Contexte
Pas encore de mesure relationnelle :⇒c'est cette évaluation qui nous a convaincu du besoin !
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Cadre humain-agent
Protocole d'évaluation
Protocole12 personnes
Une tache à accomplir, uniquement en langue naturelle
Un questionnaire d'évaluation à base de notes
État initial État nal
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Cadre humain-agent
Résultat
Commentaires
Le feed-back aide à la compréhension des attentes et duvocabulaire de l'agent
La gestion des contextes impossibles aide à relancer lesinteractions problématiques
Besoin de relation sémantique, dû au vocabulaire large et
imagé des utilisateurs
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Contexte Aperçu Interp. sémantique Degré de relation Évaluation Ccl.
Cadre agent-agent
Objectif de l'évaluation
Objectifs
Tester le noyau d'interprétation sémantique :
Sélection des capacitésGestion de réponses
Contexte
Pas de SMA réel utilisable ⇒ génération automatique :
Ontologie : hiérarchie uniquement⇒pas de sémantique automatique Agents : capacités possibles uniquement⇒ pas de sémantique impossible
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Cadre agent-agent
Protocole de communication
Protocole AUML 2.1
Performatifs
request : envoie de requête
agree : requête comprise
impossible : requête comprise, maisimpossible
error : requête non-comprise
clarify : requête comprise, maisambiguë
suggest : requête comprise, maisimpossible
conrm : proposition du systèmeacceptée
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Contexte Aperçu Interp. sémantique Degré de relation Évaluation Ccl.
Cadre agent-agent
Protocole d'évaluation
Génération automatique d'agents et d'ontologies
Ontologie simple à deux niveaux (T et S)
Nombres de capacités de l'agent récepteur (Ncap)
Intersection des ontologies (Pinter )
Similitudes entres capacités (Pmatch)
Trois paramètres surveillés
Rdirect : Ratio de requête directement traitée
Rimpossible : Ratio de requête impossible (modèle généré dur)
Rclarify : Ratio de requête sauvée par notre protocole
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Contexte Aperçu Interp. sémantique Degré de relation Évaluation Ccl.
Cadre agent-agent
Résultat
Ecacité
Les résultats sont convergents
Utile si Pinter faible et Pmatch faible
Jusqu'à Rclarify = 0,8 sur notreprotocole généré automatiquement
Limites
Moins utile si beaucoup de conceptsdans la requête ⇒ requête moinsambiguë
Si Pinter fort ⇒ modèle moinshétérogène
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Cadre agent-agent
Résultat - 2
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Cadre agent-agent
Exemple d'application
Message de l'agent 1
take(red ,polygon)
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Cadre agent-agent
Exemple d'application - 2
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Plan
1 Contexte
2 Aperçu de notre approche
3 Interprétation sémantique indépendante du type d'interaction
4 Degré de relation sémantique
5 Évaluation
6 Conclusion & Perspectives
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Conclusion
Conclusion
Contributions
Un modèle d'interaction pour le traitement de l'hétérogénéitésémantique
Une mesure de degré de relation sémantique dans lestaxonomies augmentées
Des applications :
En humain-agent : TAL, ancrage sémantiqueEn agent-agent : utilisation d'alignement, protocoled'interaction
Un système implémenté :
Bibliothèque Java Semantic Library (10000 lignes de codes)Intégration dans VDL (12000 lignes de codes)
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Conclusion
Perspectives
Théorie
Mesure de degré de relation sémantique sur les ontologies⇒ OWL Lite ?
Interprétation top-down des commandes non prévues⇒ Composition de réponses : thèse de Yasmine Charif, 2007
Modélisation des actions des autres agents⇒ Apprendre les agents : thèse de Shirley Hoet, 2008-2011
Évaluation
Besoin d'une application réelle :
Tester notre mesure sur des ontologies complexesTester notre modèle agent/agent sur de grands SMA réelsTester notre modèle sur un agent conversationnel réel
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Contexte Aperçu Interp. sémantique Degré de relation Évaluation Ccl.
Conclusion
C'est la n !
Merci pour votre attention !
Des questions ?
Publications représentativesL. Mazuel, N. Sabouret. Semantic relatedness measure using object properties inan ontology. Dans 7th International Semantic Web Conference (ISWC'08),pp. 681694, Springer, 2008.
L. Mazuel, N. Sabouret. Generic command interpretation algorithms forconversational agents. Dans Web Intelligence and Agent Systems, (IOS press),Vol.6, N°2. Avril 2008
L. Mazuel, N. Sabouret. Un modèle d'interaction pour des agentssémantiquement hétérogènes. Dans 16e Journées Francophones sur les SystèmesMulti-Agents (JFSMA'08), 2008.
L. Mazuel, N. Sabouret. Modeling user's commands using ontologies. DansWorkshop on Communication between Human and Articial Agents (CHAA07,IAT07 Workshop), pp. 14, IEEE Computer Society, 2007.
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